КОМПЛЕКСНОЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННО-ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЛЬЕФА В ЦЕЛЯХ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.33, кандидат наук Пермяков Роман Викторович

• Пермяков Роман Викторович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Пермяков Роман Викторович

Введение

Глава 1. Особенности создания цифровых моделей рельефа по материалам дистанционного зондирования Земли и их использование в географо-картографических исследованиях

1.1. Определение цифровой модели рельефа (ЦМР)

1.2. Способы построения и визуализации ЦМР

1.3. Источники данных для создания ЦМР

1.4. Фотограмметрическое моделирование рельефа

1.5. Возможности использования ЦМР в географо-картографических исследованиях

1.6. Выводы

Глава 2. Методика комплексного геоинформационно-фотограмметрического моделирования рельефа и его характеристик

2.1. Общая схема методики

2.2. Фотограмметрический блок методики комплексного моделирования рельефа

2.2.1. Фотограмметрическая обработка классических материалов аэро- и космической съемки

2.2.2. Фотограмметрическая обработка материалов разновременной космической съемки высокого разрешения

2.2.3. Фотограмметрическая обработка материалов аэросъемки с БПЛА

2.2.4. Фотограмметрическая обработка материалов наземной стереосъемки

2.2.5. Оценка пригодности ЦМР для составления тематических карт

2.3. Геоинформационный блок методики комплексного моделирования рельефа

2.3.1. Геоинформационное моделирование характеристик рельефа

2.3.2. Геоинформационное моделирование затопления территории в результате чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера

2.4. Выводы

Глава 3. Оперативное картографирование характеристик рельефа в географических исследованиях

3.1. Гидрографические задачи

3.1.1. Определение последствий затопления территории в результате чрезвычайных ситуаций природного характера в Крымске, Благовещенске, Бийске

3.1.2. Определение последствий затопления территории в результате чрезвычайных ситуаций техногенного характера на Спандарянском водохранилище

3.2. Морфометрические задачи

3.2.1. Определение морфометрических факторов эрозии почв в Швейцарии

3.2.2. Моделирование оптимального маршрута строительства магистральных газопроводов в Армении и Краснодарском крае

3.3. Топоклиматические задачи. Моделирование распределения суммарной солнечной радиации для оценки потенциала солнечной энергетики Армении

3.4. Геометрические задачи. Расчет объема извлеченной породы в алмазных карьерах Якутии

3.5. Выводы

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «КОМПЛЕКСНОЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННО-ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЛЬЕФА В ЦЕЛЯХ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ»

Введение

В последние годы тематическое картографирование, в том числе картографирование рельефа, развивается за счет активного использования геоинформационных технологий, в частности геоинформационной обработки цифровых моделей рельефа (ЦМР) и цифровых моделей поверхности (ЦМП). Представляя собой способ структурного описания такой фундаментальной части географического пространства как рельеф, ЦМР приобретают первостепенное значение при решении широкого круга географо-картографических задач: моделирования областей затопления, планирования строительства объектов инфраструктуры, расчета поступления солнечной радиации и многих других.

В ряду источников данных для создания точных ЦМР в 2000 -х гг. широкое распространение получили данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Важная роль в их обработке принадлежит аналитическим методам, основанным на технологии цифровой фотограмметрии. ЦМР, построенные путем фо-тограмметрической обработки ДЗЗ, лишены недостатков, свойственных ЦМР, созданным на основе топографических карт. Космические и аэроснимки могут быть оперативно получены и с высокой точностью автоматизированно обработаны средствами цифровых фотограмметрических систем (ЦФС).

Совместное использование фотограмметрических и геоинформационных технологий в географо-картографических исследованиях известно достаточно давно ^ et al, 2005; Hengl et al, 2009]. Однако, фотограмметрические технологии в этом тандеме до сих пор играли лишь второстепенную роль. Главным образом, они были предназначены для создания ЦМР по классическим материалам ДЗЗ (традиционным стереопарам аэро- и космических снимков). Вся же последующая обработка ЦМР, направленная на определение производных характеристик рельефа и составление аналитических карт, реализовывалась средствами геоинформационных технологий.

Вместе с тем, возможности и функционал ЦФС выходят далеко за пределы стандартного построения ЦМР. И эти возможности позволяют оптимизировать и качественно улучшить методику составления карт для решения различных

географо-картографических задач. К числу таких специфических особенностей ЦФС в первую очередь относится возможность работы в стереорежиме.

В ряду зарубежных монографий, посвященных систематизации принципов и технологий геоинформационной обработки ЦМР, в том числе полученных фотограмметрическим способом ^ et а1, 2005; Hengl et al, 2009], недостаточно внимания уделяется возможностям фотограмметрической обработки «неклассических» материалов ДЗЗ: разновременных космических снимков, полученных с разных витков движения сенсора, снимков с БПЛА, материалов наземной стереосъемки. Не определены четкие критерии выбора снимков для решения той или иной географо -картографической задачи средствами фотограмметрических и геоинформационных технологий. Серьезные пробелы - в освещении вопросов автоматизации построения ЦМР и создания общегеографической основы.

В связи с этим представляется целесообразным внести в уже существующие методики совместного использования фотограмметрических и геоинформационных технологий ряд принципиальных уточнений и дополнений, позволяющих предложить комплексное решение. В условиях проводимой государством политики импортозамещения весьма актуальной является реализация методики программными средствами отечественного производства.

Цель диссертационного исследования - разработка методов, позволяющих усовершенствовать технологию создания и обработки ЦМР по материалам ДЗЗ в рамках комплексного геоинформационно-фотограмметрического моделирования рельефа и его характеристик в географо-картографических исследованиях. Для достижения поставленной цели рассмотрен ряд теоретических и практических вопросов:

1. Анализ опыта создания, интерпретации и использования ЦМР в географо-картографических исследованиях.

2. Оценка источников данных, пригодных для построения ЦМР, в том числе полученных фотограмметрическим способом по материалам ДЗЗ.

3. Формулирование новых и уточнение известных критериев выбора

материалов ДЗЗ для решения различных географо-картографических задач средствами цифровых фотограмметрических и геоинформационных технологий.

4. Разработка новых и совершенствование известных алгоритмов фотограмметрической обработки данных ДЗЗ и геоинформационной обработки ЦМР, построенных на их основе.

5. Реализация методики на примере участков с различными физико-географическими условиями.

Методологическая основа исследования и фактический материал. В основу диссертационного исследования положены научно-методические принципы и методы картографирования рельефа, представленные в работах: А.М. Берлянта, Т.В. Верещаки, А.А.Медведева, К.А. Салищева, Т.Г. Сватковой, Ю.Г. Симонова, А.И. Спиридонова; передовые технологии фотограмметрического моделирования рельефа, изложенные в трудах Ю.Ф. Книжникова, Б.В. Краснопевцева, А.Н. Лобанова, Б.А. Новаковского; современные достижения в области геоинформационного картографирования и геоинформационного анализа рельефа, обозначенные в работах Е.Г. Капралова, А.В. Кошкарева, Ж. Ли (Z.Li), И.К. Лурье, С.В. Пьянкова, С.Н. Сербенюка, В.С. Тикунова, Т. Хенгла (T.Hengl).

Диссертационное исследование выполнено в лаборатории цифровой картографии и фотограмметрии кафедры картографии и геоинформатики гео -графического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова на базе исследований автора, проводимых с 2010 г.

В основе методики лежат данные высокого и сверхвысокого пространственного разрешения: стереопары аэроснимков, полученных камерами RC-30 и Sony ILCE-6000; стереопары космических снимков со спутников ALOS, SPOT-5, WorldView-1 и WorldView-2. Для моделирования геометрических характеристик рельефа использованы стереопары наземных снимков, полученных автором в ходе полевых работ в Якутии. Фотограмметрическая часть методики реализована с использованием программного обеспечения PHOTOMOD 6.1, геоинформационная часть - в программной среде ArcGIS 10.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Обоснованы преимущества комплексного применения фотограмметрических и геоинформационных технологий для моделирования рельефа и его производных характеристик при составлении аналитических карт, среди которых основные преимущества: (ЦФС) возможность оперативного и автоматизированного построения ЦМР высокой детальности с размером ячейки равным пространственному разрешению снимков, возможность измерения в стереорежиме высот природных и антропогенных объектов в местах, где данные о высотах отсутствуют, или затруднен их сбор иными инструментальными средствами; (ГИС-пакетов) развитый набор инструментов пространственного анализа и графических средств оформления карт.

2. Усовершенствованы методы фотограмметрической обработки материалов разновременной космической съемки, наземной съемки и съемки с БПЛА в рамках единого геоинформационно-фотограмметрического процесса с целью повышения достоверности создаваемых ЦМР.

3. Уточнены известные и сформулированы новые критерии выбора разновременных космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения для формирования стереомоделей, среди которых основные: ограничение угла конвергенции; минимальное различие значений высоты солнца в момент съемки; минимальное различие в разрешении и масштабах снимков; отсутствие изменений местности, влияющих на восприятие стереообразующих деталей, за промежуток времени между съемками.

4. Оптимизирована технология геоинформационного моделирования областей затопления и последствий наводнений на основе стереомоделей, сформированных из полученных в период межени разновременных космических снимков сверхвысокого пространственного разрешения.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Стереомодели, сформированные из разновременных космических снимков, позволяют создавать достоверные ЦМР в тех случаях, когда их оперативное построение из-за высокой доли облачности в момент съемки не может обеспечить фотограмметрическая обработка материалов классической конвергентной

стереосъемки с одного витка.

2. Разработанная методика применения стереопар снимков сверхвысокого пространственного разрешения, в том числе разновременных космических снимков, обеспечивает возможность получения в стереорежиме ЦФС данных о высотах урезов воды на участках рек, где отсутствуют посты гидрологических наблюдений, а также возможность выделения границ и составление карт областей затопления для мониторинга наводнений, оценки их последствий и поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях.

3. Построение ЦМР на основе стереопар снимков высокого разрешения позволяет уточнить пространственную дифференциацию показателей суммарной солнечной радиации и представить ее в картографической форме с большей детализацией по сравнению с известными моделями NASA SSE и NREL.

4. Разработанная методика геоинформационно-фотограмметрического моделирования рельефа и его характеристик по материалам ДЗЗ высокого и сверхвысокого пространственного разрешения обеспечивает оперативное и автоматизированное составление аналитических карт, на которых отображаются пространственная дифференциация показателей суммарной солнечной радиации, морфометрических факторов эрозии почв, а также границы областей затопления и последствия наводнений.

Практическая значимость работы заключается в эффективности предложенных методов фотограмметрической обработки материалов ДЗЗ и геоинформационной обработки ЦМР в рамках единого геоинформационно -фотограмметрического цикла работ для составления аналитических карт и решения различных географо-картографических задач. Оперативность получения, точность и автоматизация фотограмметрической обработки материалов ДЗЗ значительно повышают производительность работ по созданию и обработке ЦМР, сокращают время и трудозатраты.

Внедрение и апробация. Отдельные результаты диссертационного исследования реализованы в рамках работ по гранту Президента РФ для поддержки ведущих научных школ (НШ-2248.2014.5). Разработанный комплекс методов и

результаты работы были доложены на «Иранском научном форуме по геоматике» (Тегеран, 2016); Региональной конференции Международного географического союза (Москва, 2015); на III Международном форуме «Интеграция геопространства - будущее информационных технологий» (Москва, 2015); на 69-й Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых МИИГАиК (Москва, 2014); на Международной конференции «ИнтерКарто-ИнтерГИС-19. Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт» (Курск, 2013); на Международной конференции «Космическая съемка - на пике высоких технологий» (Москва, 2012). По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, в том числе 10 - в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (244 наименования) и приложений. Материал изложен на 193 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц и 57 рисунков.

Благодарности. Автор сердечно благодарит своего научного руководителя д.г.н. Б.А. Новаковского за помощь в проведении исследований и подготовке текста, заведующую кафедрой д.г.н. И.К. Лурье, к.г.н. П.Е. Каргашина, к.г.н. Т.В. Котову, к.г.н. С.М. Кошеля, к.г.н. И.А. Лабутину, к.г.н. А.И. Прасолову, к.г.н. Т.Е. Самсонова, к.г.н. Л.А. Ушакову за консультации по вопросам, связанным с исследованием; а также всех сотрудников кафедры картографии и геоинформатики за объективную критику и поддержку при написании диссертации; компании «Ракурс», «Сканэкс», «Совзонд», «Беспилотные системы» за предоставленные материалы дистанционного зондирования и лицензионное программное обеспечение.

Глава 1. Особенности создания цифровых моделей рельефа по

материалам дистанционного зондирования Земли и их использование в географо-картографических исследованиях

Использование цифровых моделей рельефа (ЦМР) в географо-картографических исследованиях имеет длительную и богатую историю. С течением времени представления ученых относительно того, что такое ЦМР и какими способами их можно получить, менялись, развивались и дополняли друг друга. В рамках данной главы поставлена задача, изучив мировой опыт, рассмотреть различные терминологические трактовки ЦМР, исследовать способы построения и визуализации ЦМР, а также источники данных для их создания. Особый акцент при этом следует сделать на фотограмметрической обработке материалов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и различных направлениях использования ЦМР для решения географо-картографических задач.

1.1. Определение цифровой модели рельефа (ЦМР)

Рассматривая особенности создания ЦМР по материалам дистанционного зондирования, в первую очередь необходимо дать определение цифровой модели рельефа, проанализировать существующие толкования этого термина и выделить из них то, которое будет использоваться в целях настоящего исследования.

Моделирование - одно из наиболее распространенных понятий в науке. Словом «модель» обозначается уменьшенная копия, любой мысленный или условный образ какого-либо объекта, процесса или явления, используемый в качестве его заменителя. Моделирование же при этом понимается как процесс построения и изучения моделей [Советский энциклопедический словарь, 1981].

Принято считать, что первые данные для создания ЦМР были получены тогда, когда человек научился измерять высоты отдельных точек местности и наносить их на карту. Первая собственно цифровая модель местности была изготовлена в 1961 году на кафедре картографии Военно-инженерной академии

[Любков и др., 1963].

В научной среде нет единого мнения относительно того, что называть цифровой моделью рельефа (ЦМР). В зарубежной литературе ЦМР часто определяют как регулярный массив высот, отсчитываемых от какой-либо референсной поверхности [Wood, 2001]. По мнению ряда отечественных ученых, ЦМР представляют собой особый вид трехмерных математических моделей -множеств с определенными предикатами, показывающих отображение рельефа как реальных, так и абстрактных поверхностей. В качестве последних могут использоваться различные физические показатели: температура, давление, количество осадков, геофизические поля и прочие характеристики [Сербенюк, 1990].

В сравнении с аналоговой формой представления, ЦМР характеризуются рядом специфических черт:

• Разнообразием форм представления: ЦМР можно легко представить в виде вертикального профиля или 3Б-анимации.

• Сохранением точности: если традиционные бумажные карты с течением времени могут деформироваться, точность ЦМР остается неизменной.

• Достоверной реализацией автоматической обработки в режиме реального времени: интеграция в ГИС данных о рельефе, представленных в цифровой форме, осуществляется гибче, чем в аналоговой форме.

• Упрощенной процедурой мультимасштабного представления: ЦМР могут быть получены с разным пространственным разрешением - в зависимости от их представления в разных масштабах [Li et al, 2005].

Не до конца урегулированным остается вопрос толкования и соотношения между собой схожих по своему смыслу терминов: цифровая модель рельефа (DEM - digital elevation model), цифровая модель местности (DTM - digital terrain model) и цифровая модель поверхности (DSM - digital surface model).

Так, по мнению словенского картографа Подобникара, цифровая модель местности (DTM) - это непрерывная поверхность, которая помимо значений высот, сформированных в виде сетки (известной как цифровая модель рельефа

(DEM)), также состоит и из других элементов, описывающих топографическую поверхность, таких как склон или каркас местности [Podobnikar, 2009].

В терминологии американских разработчиков базы данных NEXTMap, DSM - это цифровая модель местности, содержащая высоты земной поверхности, объектов естественного (например, растительность) и искусственного происхождения (например, здания и сооружения). Что касается DTM, по их мнению, - это цифровая модель местности, в которой содержатся высоты только земной поверхности [https://www.intermap.com].

В различных странах мира авторами предлагаются и иные формулировки: цифровая модель высот (DHM - digital height model), цифровая модель земли (DGM - digital ground model), цифровая модель высот местности (DTEM - digital terrain elevation model). Термин DEM широко распространен в Америке, DHM - в Германии, DGM - в Великобритании, а термин DTEM введен Геологической службой и картографическим агентством министерства обороны США [Petrie and Kennie, 1987].

Китайский картограф Ли попытался выявить различия в этих формулировках. По его мнению, цифровая модель местности (DTM) -наиболее общее определение цифровой модели, которое включает в себя данные о высотах не только твердой поверхности земли (как DGM), но и других естественных и искусственных объектов местности (растительность, гидрография, здания и строения), а также нетопографической информации [Li et al, 2005]. Идея возможного создания цифровых моделей не только для реальных, но и для абстрактных полей не нова. В разное время она поднималась различными специалистами [Садовничий и др, 1999; Мусин и др., 1987; Новаковский и др., 2003].

В настоящей работе термины DEM и DTM считаются синонимичными, а термин «цифровая модель рельефа» рассматривается с точки зрения определения, сформулированного в «Толковом словаре основных терминов геоинформатики» [1999]: «ЦМР - это средство цифрового представления трехмерных пространственных объектов в виде трехмерных данных как совокупности высот

или отметок глубин и иных значений аппликат (координаты Z) в узлах регулярной сетки с образованием матрицы высот, нерегулярной треугольной сети (TIN) или как совокупность записей горизонталей или иных изолиний».

1.2. Способы построения и визуализации ЦМР

Способ построения ЦМР оказывает непосредственное влияние на зрительное восприятие рельефа, точность ЦМР и точность, построенных по ним производных моделей. В связи с этим способам построения и визуализации ЦМР необходимо уделить особое внимание.

Как известно, в общем случае рельеф местности может быть представлен в аналоговой и цифровой формах. В первом случае имеется в виду изображение рельефа на традиционных бумажных картах методом отмывки, с помощью горизонталей и другими способами [Верещака и др., 2016]. Цифровая форма отображения рельефа представляет собой каталог координат определенным образом упорядоченных точек, описание связей между ними и алгоритм определения высот точек в зависимости от их местоположения.

По мнению С.М. Кошеля [2004], для анализа рельефа на основе численных методов наиболее удобны две формы его представления: в виде значений в узлах нерегулярной треугольной сети (триангуляционные модели) и в узлах регулярной сети (сеточные модели). Для моделирования рельефа по данным, полученным в точках, им были выделены следующие основные методы: средневзвешенная интерполяция и метод Шепарда; интерполяция и аппроксимация с помощью радиальных базисных функций, кригинг; интерполяция на основе триангуляции; интерполяция и аппроксимация на основе иерархических B-сплайнов.

Схожей по смыслу, но более упрощенной по содержанию является классификация способов построения ЦМР А.С. Назарова [2006]. Согласно ей, в зависимости от используемой схемы размещения точек и типа математической модели эти способы можно условно разделить на две группы.

Первая группа включает в себя способы, основанные на линейной и нелинейной интерполяции высот с применением корреляционных функций,

сплайнов и полиномов. Параметры используемой математической модели вычисляются по опорным точкам, а затем используются для интерполяции высот произвольных точек в области моделирования.

Полиномиальные способы представляют моделируемую поверхность в виде полинома второй - пятой степени:

А ! = Ъ! = а о + а хХА + а 2УА + а зХ^ + а4Х? + а 5У2 + ... (1) В целях нахождения неизвестных коэффициентов полинома для каждой опорной точки составляется одно уравнение поправок, неизвестными в котором являются коэффициенты полинома а о . . .а 5. Коэффициенты при неизвестных определяются как функции координат согласно уравнению (1). При этом свободные члены рассчитываются как разности между отметками опорных точек и их вычисленными значениями для начальных значений неизвестных. Сформированную таким образом систему уравнений решают последовательными приближениями, в каждом из которых неизвестные параметры рассчитываются методом наименьших квадратов. Рассчитанные коэффициенты а о . . .а 5 используются для интерполяции высот произвольных точек области моделирования согласно уравнению (1).

Кусочно-полиномиальные способы подразумевают деление области моделирования на участки, расчет для каждого участка уникального локального полинома вида (1) и последующее объединение локальных полиномов с помощью переходных уравнений. Решение систем уравнений выполняется методом наименьших квадратов при условии минимума суммы квадратов расхождений высот точек между реальной и аппроксимирующей поверхностями. Похожее решение лежит в основе способов, основанных на применении рядов Фурье (разложений по сферическим гармоникам), и различного рода сплайнов (кубических, бикубических, на многообразиях) [Назаров, 2006].

Вторая группа способов построения ЦМР включает в себя способы, основанные на построении геометрически упорядоченной модели, в состав которой входят либо определенным образом упорядоченные линии, либо поверхности многогранников (треугольников, квадратов или иных фигур).

Рис. 1. Структурная модель рельефа

Формой представления структурной модели местности являются отметки высот, размещенные в характерных точках рельефа - на линиях водоразделов, тальвегах, урезах воды, в точках локального экстремума (рис. 1). Минимальным числом точек такая модель достаточно точно отражает поверхность, однако ее использование затруднено сложностями интерполяции высот.

Создание ЦМР с использованием данных TIN (рис.2) сводится к построению оптимальной сети треугольников, которые стремятся быть как можно ближе к равносторонним (триангуляция Делоне). Использование модели TIN для получения высот новых точек не совсем удобно, поскольку для этого необходимо не только определить принадлежность точки конкретному треугольнику, но также определить ее барицентрические координаты и выполнить линейную интерполяцию высоты этой точки по отметкам вершин треугольника.

В практических целях удобнее использовать модель сетки со сторонами, параллельными координатным осям X и Y системы местности (рис.3). Такая модель называется регулярной и известна как модель DEM (Digital Elevation Model) или матрица высот. Эта модель не может быть построена непосредственно по точкам с известными отметками. Для этого используют либо TIN и горизонтали, предварительно созданные на основе опорных точек, либо полиномиальные методы. В первом случае отметки узлов регулярной сетки рассчитываются с помощью линейной интерполяцией высот - по ближайшим точкам сети треугольников или горизонталей, а во втором - по

Рис. 2. ЦМР на треугольниках (модель TIN).

Рис. 3. Регулярная модель (матрица высот)

известным параметрам полиномиальной функции [Назаров, 2006].

Большинство современных цифровых фотограмметрических систем (ЦФС) и ГИС-пакетов так или иначе способно реализовать все представленные выше методы создания ЦМР. Наибольшее распространение из их числа получили алгоритмы построения геометрически упорядоченных моделей TIN и DEM.

1.3. Источники данных для создания ЦМР

Выбор материалов для построения ЦМР зависит от цели и задач исследования, требований, предъявляемых к точности его результатов, а также особенностей территории. Основными источниками данных для цифрового моделирования рельефа являются крупномасштабные топографические карты, материалы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), а также материалы полевых инструментальных съёмок. Каждый из источников имеет свои достоинства и недостатки, обусловливающие соответствующие им методы обработки.

Цифрование топографических карт

Цифрование топографических карт - это процедура перевода в цифровую форму аналоговых данных о рельефе, хранящихся на бумажных носителях в виде горизонталей и отметок высот. Главная задача цифрования - не просто скопировать содержимое карты, а максимально точно смоделировать рельеф поверхности, передать его «пластику». Наибольшую сложность при цифровании представляют участки обрывов и крутых склонов, обычно показываемые на топографических картах слитой в одну линию группой горизонталей [Хромых и др., 2007].

Следует заметить, что топографические карты и иные карты суши масштаба 1:500 000 и мельче практически непригодны для создания точных ЦМР [Капралов и др., 2004]. Это обусловлено несколькими причинами. Во-первых, особенностью отечественной гипсометрической школы. Больший акцент при создании карт рельефа делается не столько на точное положение горизонталей, сколько на «географическое правдоподобие, точность изображения и пластическую выразительность рисунка рельефа» [Виноградов, 1941; Заруцкая, 1958;

Сваткова,1998; Верещака, 2002]. Кроме того, весьма грубыми для создания ЦМР считаются допуски на смещение горизонталей для создания карт того или иного масштаба [Гараевская и др., 1976].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Пермяков Роман Викторович, 2017 год

источники;

"Г

УТОЧНЕНИЕ КРИТЕРИЕВ:

- число опорных точек;

- точность опорных точек;

- сезон съемки

гг

КРИТЕРИИ ВЫБОРА

ДАННЫХ ДЗЗ: ТОПОКАРТЫ:

- тип съемки; - масштаб;

- разрешение; - актуальность

- оперативность получения;

Г

ОЦЕНКА ПРИГОДНОСТИ

АЛГОРИТМА: ЦМР:

- верификация по офиц. и I - сравнение между собой и с референсной референсным данным; ■ моделью;

- сравнение с другими ' - построение матриц разности высот и гистограмм алгоритмами_| их распределения

_______I ~ фотограм. часть | I геоинформ. часть

Рис.5. Общая схема методики комплексного геоинформационно -фотограмметрического моделирования рельефа

Формулирование задачи

В основе указанной методики лежит правильное формулирование задачи. В общем случае все географо-картографические задачи можно сгруппировать по характеристикам рельефа, с которыми они непосредственно связаны. В соответствии с работами [Ы е! а1, 2005; Не^1 е! а1, 2009] четыре основные категории таких характеристик - это геометрические, морфометрические, гидрографические и топоклиматические характеристики рельефа.

Определение ключевых показателей решения задачи

Сформулировав задачу, важно выделить специфические черты и примеры объекта/объектов исследования, которые могут оказать существенное влияние на процесс моделирования. Список таких особенностей может дополняться и изменяться в ходе исследования. Кроме того, сразу же после постановки задачи целесообразно определить те ключевые показатели, которые будут свидетельствовать о ее решении и достижении положительного результата. Это может быть список отдельных элементов, которые должны стать частью тематического содержания карты. Также это могут быть статистические показатели, указывающие на достоверность результатов моделирования, например, полученные путем сравнения расчетных результатов с независимыми референсными данными.

Источники данных и методы обработки

Основные и обязательные методы решения географо-картографических задач в рамках рассматриваемой методики - картографический и геоинформационный. В зависимости от особенностей задачи эти методы могут дополняться и действовать в комплексе с другими, более специфическими и узконаправленными подходами и алгоритмами анализа данных

Самый крупный блок схемы включает в себя источники данных и методы их обработки. К числу обязательных материалов, необходимых для создания тематических карт, относятся ЦМР и общегеографическая основа (объекты растительности, гидрографии, дорожная сеть, здания и сооружения). Однако специфика поставленной задачи всегда предъявляет к набору данных, необходимых для моделирования, дополнительные требования. Так, например, гидрографические задачи также требуют обязательного учета соответствующей гидрологической информации, а топоклиматические задачи - метеорологической информации.

Для получения указанной информации существует большое количество источников и методов их обработки. Как уже отмечалось, ЦМР могут быть построены путем цифрования топографических карт, обработки материалов

полевой топографической и лидарной съемки и др. Однако, в рамках данного исследования внимание будет акцентировано на создании ЦМР по данным ДЗЗ фотограмметрическим способом. Эти же данные, наряду с растровыми топографическими картами и векторными данными из открытых источников Internet, могут использоваться для получения общегеографической информации, необходимой для создания карты. Векторизация объектов общегеографической основы может осуществляться средствами ЦФС как автоматически, так и вручную в стереорежиме. Источниками тематической информации об объекте исследования, как правило, являются фактические и статистические данные из официальных справочников органов исполнительной власти.

Определение и уточнение критериев выбора снимков

Выбор данных для создания общегеографической основы карты, и в особенности, выбор снимков для создания ЦМР - один из наиболее важных элементов рассматриваемой методики. Растровые и векторные топографические карты, в том числе полученные из открытых источников Internet, должны быть актуальными по своему содержанию и выполненными в требуемом для проведения исследования масштабе.

Основные критерии при выборе материалов ДЗЗ также следует сформулировать исходя из объекта и задачи исследования. Географо-картографические задачи предъявляют к материалам ДЗЗ специфические требования и вводят ограничения на тип съемки (аэро- или космическая), спектральный диапазон съемки (панхроматический или многозональный), время съемки и пространственное разрешение изображений.

Материалы аэросъемки, как правило, используются для создания и обновления кадастровых и крупномасштабных топографических карт и планов. В отличие от космической съемки организация аэросъемки требует получения дополнительного разрешения органов исполнительной власти (Генштаба Вооруженных Сил РФ, ФСБ РФ и других) на использование воздушного пространства, что является безусловным ограничением материалов аэросъемки. В

последнее время в рамках этого направления активно развивается и съемка с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) [Медведев и др., 2016]. Когда речь идет о необходимости оперативного картографирования (например, наводнений или других опасных природных явлений), целесообразно использовать актуальные материалы космической съемки. В таких случаях большой территориальный охват и возможность одновременного использования нескольких спутников делает космосъемку более привлекательным источником данных ДЗЗ.

Наземная съемка, как правило, проводится для создания крупномасштабных карт и планов на локальные, небольшие по площади участки местности, аэросъемка которых экономически нецелесообразна или затруднена природными или погодными условиями. Конструктивные особенности камер фототеодолитов, в отличие от цифровых камер, позволяют минимизировать дисторсию объективов. Для уменьшения влияния дисторсии при наземной съемке цифровыми камерами рекомендуется использовать длиннофокусные или нормальноугольные объективы.

Обработка космических и аэроснимков сопряжена с определенными особенностями. В отличие от аэроснимка (фотографического или цифрового), построенного в центральной проекции, изображение космического сканерного снимка по направлению полета и направлению сканирования строится в различных проекциях. Это следует учитывать при фотограмметрической обработке данных ДЗЗ. Спектральный диапазон съемки важен при создании 3 D-моделей и дешифрировании объектов местности.

Когда речь идет о выборе архивных космических снимков, важным критерием является время съемки. Стереопара изображений должна содержать актуальные и значимые для проведения исследования стереобразующие детали, должна быть выполнена в определенный сезон года, как правило, в отсутствие снежного покрова и облачности в целевой части снимков.

От пространственного разрешения исходных данных напрямую зависит масштаб картографирования: чем меньше размер пиксела снимка, тем крупнее

масштаб карты. Пространственное разрешение аэроснимков, в том числе снимков с БПЛА, в зависимости от параметров камеры и высоты полета варьируется от единиц до десятков сантиметров. Космические снимки характеризуются большими показателями пространственного разрешения: от десятков сантиметров до сотен метров и километров.

Существует несколько подходов и критериев выбора пространственного разрешения снимков в зависимости от масштаба карт, составляемых на их основе. В инструкции по фотограмметрическим работам при создании топографических карт и планов [2002] изложена методика расчета размера пиксела при сканировании аналогового снимка в зависимости от масштаба фотографирования и масштаба создаваемой карты. Применительно к материалам цифровой космической и аэросъемки этот вопрос на официальном уровне остается неурегулированным.

С.А. Кадничанский [2009] при выборе пространственного разрешения снимков предлагает учитывать не столько критерии точности, сколько потребности дешифрирования изображений и разработанные им таблицы номинальных рекомендуемых размеров пиксела. На примере снимков GeoEye он обосновывает пригодность материалов ДЗЗ с пространственным разрешением 0,5 м для составления карт масштаба 1: 10 000.

Интерпретация Инструкции [2002], выполненная компаниями «Совзонд» и «Ракурс», увязывает масштаб карт и пространственное разрешение космических снимков через масштаб ортофотопланов, создаваемых на их основе[http://www.racurs.ru/, http://sovzond.ru/]. Исходя из требований [Инструкция, 2002] к точности определения плановых координат по ортофотоплану (0,2 мм в масштабе плана), для снимков IKONOS с разрешением 1м возможный масштаб ортофотоплана - 1: 5 000, для снимков ALOS с разрешением 2,5 м - 1:12 500. Ортофотопланы указанных масштабов могут использоваться для обновления топографических карт и составления отдельных элементов тематических карт аналогичных масштабов.

В Инструкции [2002] также указаны требования к разрешающей

способности фотопланов (0,07 мм в масштабе плана). Это ограничение направлено на обеспечение пригодности снимков для дешифрирования и составления карт в определенном масштабе.

В работе [Изображения Земли из космоса.., 2005] обосновывается необходимость учета при выборе снимков графической точности рисовки и печати карт (0,1 мм). Например, для составления общегеографических карт масштаба 1: 100 000 снимки должны иметь разрешение не хуже 10 м. Авторы уточняют, что при тематическом картографировании требования к точности определения положения объектов будут ниже, чем для общегеографических карт. Соответственно по одним и тем же материалам ДЗЗ можно составлять тематические карты более крупного масштаба.

Результаты применения изложенных критериев показаны в таблице 1. Таким образом, следует подчеркнуть, что на сегодняшний день нет официального нормативного документа, позволяющего рассчитать пространственное разрешение цифровых аэро- и космических снимков для составления карт того или иного масштаба. Комплексируя результаты существующих подходов и критериев, можно заключить, что материалы космической съемки сверхвысокого пространственного разрешения пригодны для составления карт масштаба 1:5 000 и мельче, а материалы космической съемки высокого разрешения - для составления карт масштаба 1:25 000 и мельче.

Таблица 1. Выбор пространственного разрешения снимков для составления карт

разного масштаба.

Критерий (ограничение) / Пространственное разрешение снимков, м

Масштаб карты Рекомендуемые размеры пиксела, по Кадничанскому, 2009 Разрешающая способность фотоплана, (0,07 мм), Инструкция, 2002 Предельная графическая точность карт (0,1 мм) Точность определения положения объектов по фотоплану, Инструкция, 2002

1:5 000 0,33 0,35 0,5 1

1:10 000 0,5 0,7 1 2

1:25 000 0,8 1,75 2,5 5

Данные аэросъемки позволяют создавать и обновлять топографические и тематические карты и планы масштаба до 1: 2 000 и крупнее.

В зависимости от того, насколько важными являются вопросы пространственной привязки стереомоделей, их точности в плане и по высоте, производится уточнение критериев выбора снимков. На точность стереомоделей, а соответственно и ЦМР, создаваемых на их основе, помимо пространственного разрешения изображений, серьезное влияние оказывает обеспеченность территории исследования необходимым количеством опорных точек с заданной точностью. Вместе с тем, материалы космической съемки, получаемые сенсорами с некоторых спутников, за счет использования особых алгоритмов определения параметров внешнего ориентирования (RPC-коэффициенты, rational polynomial coefficients) позволяют снизить влияние этого фактора.

Использование конкретного алгоритма фотограмметрической обработки снимков с различных сенсоров показано в табл. 2.

Таблица 2. Алгоритмы обработки изображений с различных спутников

Алгоритм обработки Спутник

Строгий Ресурс-ДК, FORMOSAT-2, KOMPSAT-2, SPOT 1-7, TERRA/ASTER, EROS A,B

RPC GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-3, QuickBird, OrbView-3, WorldView 1-3, Cartosat-1 (IRS P5), ALOS (PRISM), Pleiades, Ресурс-П, TH-1

Универсальный Landsat 7/ ETM +, IRS-1C, ALOS (AVNIR 2)

В случае если при сопоставимых характеристиках пространственного разрешения изображений требуется построить модель высокой точности, однако возможности организовать полевые геодезические измерения опорных точек нет, представляется целесообразным использовать космические снимки с RPC-моделью обработки.

Так, например, для получения сопоставимых результатов по точности обработка стереопары панхроматических изображений со спутника Ресурс ДК (пространственное разрешение 1 м) потребует наличия минимум четырех

опорных точек, а обработка стереопары панхроматических снимков со спутника IKONOS (пространственное разрешение 1 м) - минимум одной опорной точки.

Уточнение выбора снимков может производиться и по другим критериям, в зависимости от степени проработанности темы исследования и необходимости учета других важных для моделирования факторов.

Фотограмметрическая обработка материалов ДЗЗ

После первоначального выбора набора снимков, удовлетворяющих основным критериям поставленной задачи, следует этап формирования на их основе предварительной стереомодели изучаемой территории. Сразу следует отметить, что основным критериям может удовлетворять сразу несколько разнородных наборов данных. Согласно теории фотограмметрии, для получения стереомодели требуется по меньшей мере два обладающих взаимным перекрытием изображения. В результате проведения ряда обязательных фотограмметрических операций, реализуемых средствами ЦФС: внутреннего, взаимного, внешнего ориентирования снимков и их последующего уравнивания, -из снимков формируются стереопары. Далее на их основе средствами ЦФС выполняется построения ЦМП и ЦМР.

Извлечение данных о высотах по стереопаре может выполняться как в ручном, так и в автоматическом режиме. Измерение пикетов вручную (стереовекторизация) осуществляется оператором в стереорежиме с применением различного технического оборудования: стереомониторов, анаглифических, поляризационных, затворных очков. В процессе стереовекторизации оператор может измерять пикеты как произвольно, так и систематически. В последнем случае речь обычно идет о векторизации структурных линий рельефа, объектов гидрографии, контуров растительности на высоте крон и антропогенных объектов на высоте крыш. При этом выбор объектов для стереовекторизации зависит от типа выходного продукта: цифровой модели рельефа (ЦМР) или цифровой модели поверхности (ЦМП). Контуры растительного покрова и антропогенных объектов при создании ЦМР не учитываются.

Алгоритмы автоматического построения позволяют без вмешательства оператора создавать «плотные» ЦМП - с размером ячейки, равным размеру пиксела (пространственному разрешению) исходных изображений. Для создания ЦМР на основе ЦМП производится автоматическая процедура фильтрации строений и растительности.

Оценка пригодности ЦМР и алгоритмов их обработки

С целью оценки пригодности построенных ЦМР для решения задачи исследования целесообразно сравнить их с независимыми референсными моделями, построить матрицы разности высот и статистически проанализировать гистограммы их распределения.

На основе ЦМР, пригодность которых для решения задач исследования была подтверждена, можно реализовать предварительные модельные расчеты с учетом предложенных методов, подходов и алгоритмов геоинформационной обработки. В ходе анализа предварительных результатов моделирования и принимая во внимание специфические особенности отдельных примеров объекта исследования, методика геоинформационной обработки может уточняться и корректироваться.

Окончательный результат моделирования после внесения соответствующих поправок в методику обработки должен быть верифицирован путем сравнения с независимыми, официальными источниками и результатами, полученными другими алгоритмами.

Расхождение расчетных величин с референсными показателями должно находиться в пределах, предусмотренных ключевыми показателями решения задачи, сформулированными в начале исследования. Таким образом происходит сверка запланированных и фактических результатов, соответствие которых свидетельствует о правомочности использования методики комплексного геоинформационно-фотограмметрического моделирования рельефа для решения поставленных географо-картографических задач.

Верифицированные результаты моделирования следует проанализировать, и в свете такого анализа дать рекомендации по рациональному использованию полученных знаний для решения научных и производственных задач, тесно связанных с задачей исследования.

2.2. Фотограмметрический блок методики комплексного моделирования

рельефа

Схема методики комплексного геоинформационно-фотограмметрического моделирования рельефа (рис.5) носит обобщенный характер. В ней сформулирована принципиальная, с теоретической точки зрения, последовательность действий, необходимых для решения географо-картографической задачи по материалам ДЗЗ средствами цифровых фотограмметрических и геоинформационных технологий.

Детальные алгоритмы и технологические приемы фотограмметрической обработки материалов ДЗЗ (красный пунктир на рис.5) и геоинформационной обработки ЦМР, созданных на их основе (синий пунктир на рис.5), являясь неотъемлемой частью методики, остались за рамками ее общей схемы и в связи с этим требуют отдельного, более детального описания.

2.2.1. Фотограмметрическая обработка классических материалов аэро- и

космической съемки

Фотограмметрический блок методики (рис.6) включает в себя процессы фотограмметрической обработки материалов ДЗЗ - классических стереопар аэро-и космических снимков, а также специфических данных (аэроснимков с БПЛА; разновременных космических снимков с разных витков движения сенсора; наземных снимков).

Согласно теории фотограмметрии для получения стереомодели требуется по меньшей мере два обладающих взаимным перекрытием изображения. После выбора материалов ДЗЗ в соответствии с критериями, предъявленными исходя из поставленной географо-картографической задачи, обязательно проведения ряда

фотограмметрических операций, реализуемых средствами ЦФС: внутреннего, взаимного, внешнего ориентирования снимков и их последующего уравнивания. Сформированная из снимков стереомодель - необходимая основа построения ЦМР.

Рис.6. Фотограмметрический блок методики комплексного геоинформационно -фотограмметрического моделирования рельефа

Ориентирование изображений

Цель ориентирования - вычисление неизвестных угловых и линейных величин, определяющих взаимное положение снимков в пространстве на момент съемки. Элементы ориентирования снимков принято разделять на элементы внутреннего, взаимного и внешнего ориентирования.

Для наземных и аэроснимков элементы внутреннего и внешнего ориентирования задаются вручную или полуавтоматически с учетом данных паспорта камеры. Для космических снимков - автоматически, на основе метаданных изображений и сопроводительных файлов к ним. В зависимости от сенсора космические изображения могут поставляться с различным набором

таких файлов, что обусловливает использование тех или иных алгоритмов фотограмметрической обработки снимков: строгий, универсальный или RPC-алгоритм (rational polynomial coefficients - коэффициенты рациональных полиномов).

Строгий алгоритм позволяет обрабатывать космические снимки, которые содержат файлы метаданных с элементами внутреннего и внешнего ориентирования. Строгий алгоритм обработки изображений обеспечивает точность обработки порядка пространственного разрешения снимка по средним квадратическим ошибкам (СКО) на контрольных точках, что позволяет использовать минимальное количество опорных точек и получать более высокую точность при вычислении элементов внешнего ориентирования [http://www.racurs.ru].

Универсальный алгоритм с использованием параллельно-перспективной модели позволяет обрабатывать любые космические изображения, однако требует при этом большего, по сравнению со строгим алгоритмом, числа опорных точек на стереопару (минимум 6 опорных точек).

RPC-алгоритм используют для обработки материалов дистанционного зондирования, которые содержат RPC-файлы метаданных (построчные данные об изменении элементов внешнего ориентирования) снимков. Наличие RPC-коэффициентов позволяет использовать небольшое количество опорных точек [http://www.racurs.ru].

Что касается аэроснимков, к их элементам внутреннего ориентирования относятся фокусное расстояние фотокамеры и координаты главной точки. В зависимости от типа камеры (цифровая, аналоговая) и точности ее калибровки, дополнительно могут задаваться и другие параметры: коэффициенты дисторсии объектива, размер пиксела или размер сенсора (для цифровых камер), координаты меток (для аналоговых камер).

Элементы взаимного ориентирования - величины, определяющие взаимное положение образующих стереопару снимков во время фотографирования. Для их расчета на снимках производится поиск и измерение соответственных

связующих точек.

Модель, полученная в результате взаимного ориентирования снимков, не имеет определенного масштаба и в пространстве расположена произвольно. Дальнейшей задачей является внешнее ориентирование модели, которое состоит в приведении ее к заданному масштабу относительно геодезической системы координат. К элементам внешнего ориентирования относятся координаты центров проекции и углы наклона снимков в момент экспозиции. Для определения элементов ориентирования снимков на практике используется два основных способа:

1) Измерения в полете. Координаты центров проекции и углы наклона снимков определяются с помощью систем спутникового позиционирования и гироскопических приборов.

2) Традиционный способ, основанный на аналитическом сравнении координат опорных точек. Координаты точек определяются по картам или в ходе полевых работ.

Уравнивание блока изображений

Необходимым и достаточным требованием для уравнивания блока является наличие элементов внутреннего и взаимного ориентирования. Это значит, что уравнять блок фототриангуляции можно и в свободной модели - без данных о геопривязке снимков (элементов внешнего ориентирования). Однако при наличии опорных точек результаты уравнивания будут сориентированы в заданной системе координат.

Уравнивание блоков снимков центральной проекции предполагает предварительный выбор метода уравнивания и определение допусков на ошибки: начальное приближение (методом независимых маршрутов или по схеме блока) для выявления грубых ошибок - неправильно заданных координат опорных точек или ошибок в положении соответственных связующих точек); метод независимых стереопар (для выявления небольших ошибок); метод связок (для детального окончательного уравнивания блока). Для сканерных космических

изображений предварительный выбор параметров уравнивания зависит от использования того или иного из ранее упоминавшихся алгоритмов обработки данных: строгий, универсальный, RPC-алгоритм.

Извлечение данных о высотах

На основе полученных стереопар осуществляется следующий этап фотограмметрической обработки снимков - извлечение высотной информации. Под извлечением высотной информации следует понимать ручное и автоматизированное построение ЦМП и ЦМР в векторной (облака точек, TIN) и растровой форме (матрицы высот).

Стереовекторизация

Стереовекторизация осуществляется в стереорежиме с использованием специального оборудования: зеркальных или высокочастотных мониторов, анаглифических, поляризационных или затворных очков. Суть стереовекторизации - ручная оцифровка в стереорежиме элементов общегеографического содержания карт: структурных линий рельефа, гидрографической сети, растительности (по верхнему краю крон), строений и сооружений (по контурам крыш) - в форме точечных, линейных или полигональных объектов.

Автоматизированное построение ЦМП и ЦМР

Помимо стереовекторизации снимков вручную, существует автоматизированный способ извлечения информации о высотах - автоматический расчет пикетов и автоматическое построение плотных ЦМП и ЦМР в сеточной (матрицы высот) и триангуляционной форме (TIN). Принцип действия автоматического алгоритма базируется на анализе коэффициента корреляции между соответственными точками снимков стереопары.

Для построения ЦМР и ЦМП по пикетам накладываются разные ограничения на состав исходных данных. ЦМР целесообразно создавать на основе отфильтрованных пикетов и проведенных в стереорежиме структурных

линий рельефа и объектов гидрографии. А ЦМП - на основе неотфильтрованных пикетов, контуров строений (по границам крыш) и растительности (по верхнему краю крон).

Современные ЦФС позволяют в значительной степени автоматизировать процесс построения ЦМП и ЦМР, обеспечивая при этом их высокую детальность: размер ячейки сеточной ЦМР (матрицы высот) сопоставим с пространственным разрешением изображения стереопары. По соотношению скорость/качество наиболее распространенным алгоритмом автоматизированного построения ЦМР и ЦМП на сегодняшний день является алгоритм SGM (semi-global matching). Он реализован в большинстве современных ЦФС (Trimble INPHO, PHOTOMOD, Socet Set и др.) и сочетает в себе скорость локальных и качество глобальных алгоритмов построения ЦМП. Общий принцип работы SGM основан на расчете диспаратности (разницы смещения проекции точки относительно центра камеры на первом и втором снимках) в каждом пикселе изображения [Hirschmuller, 2005]. Существуют и другие алгоритмы автоматизированного построения плотных ЦМР (например, IDM (iterative deformation method), которые показывают лучшие результаты, по сравнению с алгоритмом SGM, для отдельных типов местности [http://www.racurs.ru].

Сравнение скоростей построения ЦМР ручным и автоматизированными методами в ЦФС PHOTOMOD

Для сравнения эффективности построения ЦМР средствами ЦФС PHOTOMOD в автоматизированном и ручном режимах произведен ряд экспериментов на примере различных материалов ДЗЗ и районов исследования. Ожидаемая скорость ручного измерения пикетов средствами ЦФС сопоставима со скоростью их измерения в аналоговых фотограмметрических системах (АФС). За основу взят квадратный участок площадью 1 000 000 м , шаг ручного измерения пикетов - 20 м, размер ячейки ЦМР - 20 м. Особенности тестовых материалов, территорий исследования и результаты оценки скорости построения ЦМР представлены в таблице 3. Особенности фотограмметрической обработки

указанных материалов ДЗЗ подробно описаны в главе 3 диссертационного исследования.

Для расчета ЦМР в автоматизированном режиме использован компьютер на базе 2-ядерного процессора Intel Core 2 Duo c частотой 2,4 ГГц и оперативной памятью 16 ГБ.

Табл.3. Сравнение скорости построения ЦМР ручным и автоматизированными

методами

Территория Спутник/ разрешение, м Характер рельефа Перепад высот, м Время ручной векторизации, С Время автопостроения (метод), с

ЮМ SGM

Благовещенск, Амурская обл. Wo rid -View 1, 0.6 Равнинный 30 5000 50 15

Бийск, Алтайский край World-View 1, 0.5 Равнинный 40 5250 50 20

Джермук, Армения ALOS, 2.5 Горный 300 6250 55 35

Крымск, Краснодарский край SPOT5, 2.5 Горный 400 6750 55 50

Сопоставление скоростей автоматизированного и ручного создания ЦМР позволило сделать следующие выводы.

1. Автоматизированный расчет ЦМР предсказуемо быстрее создания ЦМР на основе пикетов, векторизованных вручную в стереорежиме.

2. Средняя скорость автоматизированного построения ЦМР методом IDM составляет порядка 180 000 пикс/час для равнинной местности и порядка 165 000 пикс/час - для горной местности.

3. Средняя скорость автоматизированного построения ЦМР методом SGM составляет порядка 450 000-600 000 пикс/час для равнинной местности и порядка 180 000-255 000 пикс/час - для горной местности.

4. Средняя скорость построения ЦМР на основе пикетов, векторизованных вручную в стереорежиме, составляет порядка 1 750-1 800 пикс/час для равнинной местности и порядка 1 300-1 450 пикс/час - для горной местности.

5. На скорость автоматического построения ЦМР ключевое влияние оказывают следующие факторы: производительность аппаратных средств (число ядер, объем оперативной памяти), перепад высот и сложность рельефа территории, радиометрическое качество материалов ДЗЗ (наличие/отсутствие смазов и облачности, яркость, контрастность). Чем больше расчлененность рельефа и перепад высот местности, тем ниже скорость расчетов.

6. На скорость ручной стереовекторизации пикетов влияние оказывают: перепад высот и сложность рельефа территории, радиометрическое качество материалов ДЗЗ (наличие/отсутствие смазов и облачности, яркость, контрастность), опыт оператора.

7. Пространственное разрешение космических снимков не влияет на скорость построения ЦМР, поскольку размер ячейки ЦМР (20 м) существенно больше размера пиксела изображений (0,5 и 2,5 м).

Автоматизированное выделение контуров строений и растительности в ЦФС РИОТОИОВ на основе плотных ЦМП и ЦМР

Ключевым преимуществом ручной стереовекторизации, по сравнению с автоматизированным построением плотных ЦМР (матриц высот), является возможность геометрически точной рисовки отдельных контуров, в том числе контуров высотных объектов, составляющих топографическую основу карт: лесной растительности, зданий и сооружений. Стереовекторизация - один из традиционных инструментов обновления общегеографического содержания топографических карт.

«Плотные» ЦМР (матрицы высот), построенные автоматически, представляют собой единую, растровую, неструктурированную поверхность и непосредственно для обновления общегеографического содержания карт не предназначены. На их основе в автоматическом режиме возможно лишь построение горизонталей.

В ходе исследования была предпринята попытка выяснить, можно ли на основе «плотных» ЦМР (матриц высот) средствами ЦФС автоматизировать

процесс выделения других элементов общегеографического содержания, для того чтобы избежать трудоемкой процедуры ручной стереовекторизации. Автоматическое трассирование речной сети на основе ЦМР вынесено за рамки этого эксперимента, поскольку задействует инструменты геоинформационного анализа и выполняется средствами ГИС-пакетов.

Автоматическое определение контуров растительности, зданий и сооружений по материалам ДЗЗ к настоящему времени реализуется двумя основными способами: путем анализа спектральной яркости изображений и путем автоматической классификации облаков точек.

Первый способ представляет собой компьютерное дешифрирование материалов ДЗЗ на основе различий в значениях спектральной яркости. Второй способ оперирует облаками точек с известными значениями координаты Z. Облака точек при этом могут быть получены в результате лидарной съемки местности или путем фотограмметрической обработки материалов ДЗЗ. Оба способа достаточно подробно описаны в научной литературе [Levner et al, 2003; Syed et г1, 2005; Awrangleb et г1, 2014].

Для ускорения определения контуров высотных объектов (строений и растительности) по материалам ДЗЗ предлагается использовать «плотные» ЦМР (матрицы высот), построенные фотограмметрическим способом средствами ЦФС PHOTOMOD. Так как в программе нет стандартного инструмента, выполняющего эту операцию, предлагается реализовать ее в несколько шагов. Последовательность действий показана на рис. 7:

1. Первый шаг заключается в построении «плотной» ЦМП с размером ячейки равным размеру пиксела изображений. Для реализации этого шага использован алгоритм SGM.

2. Второй шаг - фильтрация строений и растительности. Фильтрация осуществляется штатными средствами ЦФС PHOTOMOD на основе анализа взаимного влияния соседних ячеек ЦМП, перепада высот, углов наклона острых и наклонных выбросов. Параметры фильтрации уточняются исходя из особенностей местности, площади растительного покрова и средних габаритов

зданий. На месте зданий и растительности появляются пустые ячейки. ЦМП становится ЦМР.

3. Для устранения пустых ячеек в ЦМР производится их заполнение путем интерполяции высот по соседним ячейкам. В ходе анализа различных методов интерполяции высот (гладкая, линейная, полиномиальная, ближайшим значением) была выбрана гладкая интерполяция. Ее результаты лучше всего соответствуют реальному поведению рельефа на тестовой территории.

4. Путем вычитания ЦМР из ЦМП создается матрица разности. Значения высот матрицы разности соответствуют относительным высотам

Рис. 7. Общая схема автоматизированного выделения контуров строений и растительности на основе плотных ЦМП в ЦФС PHOTOMOD

строений и растительности. В местах, где строений и растительности нет, значения высот равны нулю.

5. Штатными средствами ЦФС РИОТОМОБ равные нулю ячейки матрицы разности преобразуются в пустые ячейки. В результате матрица разности разбивается на группы разделенных ячеек с известными значениями

относительных высот строений и растительности. Контуры этих растровых групп соответствуют реальным контурам строений и растительности. 6. Штатными средствами ЦФС РИОТОМОБ разделенные между собой растровые группы относительных высот автоматически оконтуриваются. В результате создается векторный слой с полигонами, описывающими конфигурацию строений и растительности. Полигонам автоматически присваиваются относительные высоты строений и растительности, полученные из матрицы разности. После анализа формы полигонов и относительных высот, полигоны, оконтуривающие растительность, автоматически отделяются от полигонов, оконтуривающих строения.

Преимуществами предлагаемой последовательности шагов является следующее.

1. Автоматизированное определение контуров полностью реализуется штатными средствами ЦФС РИОТОМОБ. Нет необходимости в использовании дополнительного программного обеспечения, анализирующего спектральные яркости изображений.

2. Расчетные операции с ЦМР сеточного типа (матрицами высот) занимают меньше времени, чем анализ векторных облаков точек путем классификации.

3. В отличие от горизонталей, автоматически построенных на основе ЦМП и также повторяющих контуры высотных объектов, контуры, рассчитанные по авторской технологии однозначны и содержат в себе более важную информацию об относительных, а не абсолютных высотах объектов.

Полученные автоматизированным способом контуры строений и растительности могут быть использованы для обновления общегеографической основы тематических карт. Сравнение рассчитанных векторных границ строений и растительности с их фактическим положением на ортофотоплане обнаруживает практически полное соответствие (рис.8). Дальнейшее совершенствование технологии, выходящее за рамки данного исследования, заключается в автоматической генерализации контуров зданий и сооружений, которое позволит описать их границы наименьшим числом вершин.

Рис.8.Сравнение рассчитанных границ строений и растительности с фактическим положением на снимках

Построение ортофотопланов и ЗО-моделей

По исходным материалам ДЗЗ с учетом ЦМП создается ортофотоплан -сшитая мозаика исходных изображений, скорректированных за рельеф и характеризующихся одинаковыми фотометрическими свойствами.

Путем наложения ортофотоплана на ЦМР или ЦМП может быть создана 3Б-модель. В отличие от традиционной карты, она создает объемное восприятие местности и характеризуется дополнительной глубиной пространства на плоскости. Помимо ЦМР или ЦМП, лежащих в основе 3Б-модели, в нее могут быть включены трехмерные модели оцифрованных в стереорежиме антропогенных объектов, площадные и линейные объекты гидрографии, шоссейные и грунтовые дороги, элементы растительности. Все эти контуры приобретают объем после автоматического опускания боковых граней до поверхности ЦМР (ЦМП).

Таким образом, фотограмметрический блок методики предполагает ориентирование и уравнивание снимков, а также построение на их основе ЦМП, ЦМР и ЭБ-моделей. Такое построение может быть реализовано как вручную путем стереовекторизации, так и автоматизированными методами. Сравнение скоростей обоих методов подтвердило большую эффективность автоматизированного подхода и зависимость времени построения ЦМР от сложности рельефа и перепада высот в районе исследования. За счет

использования оригинальной технологии обработки «плотных» ЦМП штатными инструментами ЦФС РИОТОМОБ удалось автоматизировать процесс векторизации строений и растительности.

2.2.2. Фотограмметри ческая обработка материалов разновременной космической съемки высокого разрешения

Методика фотограмметрической обработки классических стереопар космических снимков подробно рассмотрена в параграфе 2.2.1 настоящей главы. При этом под классическими стереопарами снимков подразумеваются стереопары, получаемые в результате целенаправленно организованной конвергентной стереосъемки с постоянным или произвольным отклонением направления оптической оси сканера вдоль или поперек трассы движения спутника на одном и том же витке [Кравцова и др., 2014].

Однако архив стереоснимков не ограничивается только материалами таких, специально проведенных стереосъемок. Зачастую для решения задач мониторинга на одну и ту же территорию используют снимки с разных витков движения сенсора, с различными параметрами съемки, полученные с достаточно большой разницей во времени.

Исследования по формированию и использованию стереопар разновременных космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения уже проводились отечественными специалистами в области картографии и ДЗЗ. В работе [Кравцова и др., 2014)] изложены критерии выбора разновременных космических снимков для формирования стереомодели с целью дешифрирования по ней дюнного рельефа Анапской пересыпи с помощью стереоскопа: снимки должны быть подобными (конгруэнтными), получены одним и тем же или аналогичным сенсором с одинаковым или близким пространственным разрешением; доля облачности на снимках должна быть минимальной.

В работе [Мазалова и др., 2013] критерий выбора разновременных космических снимков для формирования стереомодели средствами ЦФС сформулирован в целях построения ортофотопланов и топографических карт

крупного масштаба: рекомендуемые значения угла конвергенции - от 15° до 30°.

Анализ результатов этих работ и собственные экспериментальные исследования позволили сформулировать авторские рекомендации к выбору разновременных космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения и формированию на их основе стереомоделей для решения более широкого круга географо -картографических задач.

Помимо перечня известных критериев, указанных выше, при выборе архивных снимков или организации новой съемки необходимо выполнение следующих дополнительных условий:

1. Пространственное разрешение и масштаб снимков не должны отличаться больше, чем на 15%.

2. Различие в значениях высоты солнца в момент съемки, влияющей на степень освещенности территории, должно быть минимальным.

3. Разница между временем съемки первого и второго изображений стереопары должна быть такой, чтобы в целевой части снимков не было существенных изменений, влияющих на восприятие стереообразующих деталей территории.

При формировании стереомодели в ЦФС PHOTOMOD:

1. Следует обеспечить наличие необходимого для уравнивания числа опорных (1-4), контрольных (1-2) и связующих (3-4) точек.

2. Координаты опорных точек должны быть получены с высокой точностью (единицы сантиметров).

3. Уравнивание при наличии в метаданных к снимкам RPC-коэффициентов (построчных данных об изменении элементов внешнего ориентирования снимков) должно быть выполнено RPC-алгоритмом.

В качестве тестовых данных использовался набор из 6 разновременных панхроматических снимков с сенсора SPOT 5 (пространственное разрешение 2,5 м), полученных 22.06, 12.07 и 13.07.2012 года, а также набор из 5 разновременных панхроматических снимков с сенсора WorldView-1 (пространственное разрешение 0,5 м), полученных 08.05, 20.05, 11.06 и 28.06.2013 года. Все наборы

снимков сделаны для одной и той же территории.

Применительно к набору данных SPOT 5 следует отметить, что сравнительно небольшая разница во времени между первой и второй съемкой (концом июня и серединой июля) не отразилась на конгруэнтности (подобии) материалов ДЗЗ. Изображения имеют аналогичные цветовые и тоновые характеристики. Помимо того, что они получены одним и тем же сенсором, с одинаковым пространственным разрешением, высота солнца во время съемки также была практически идентична (64,0-64,1°), равно как и масштаб снимков. Для набора указанных изображений обнаружилось лишь два фактора, лимитирующих их использование для создания ЦМР: высокая, затрудняющая восприятие стереоэффекта в отдельных местах, доля облачности на некоторых снимках (18%) и недостаточный для формирования стереомодели угол конвергенции для разных комбинаций изображений.

Рис.9. Стереопара разновременных снимков SPOT 5

В общем случае угол конвергенции рассчитывается как разница углов отклонения от надира оптической оси сенсора в момент съемки первого и второго изображений стереопары. Чем больше угол, тем больше базис съемки, тем больше расчетная точность стереофотограмметрического определения высот. Однако, при слишком малых и слишком больших значениях угла конвергенции стереоскопическое наблюдение и измерение полученных стереопар снимков

становится невозможным [Михайлов и др., 2014]. Таким образом, для формирования стереомодели из разновременных снимков были выбраны изображения, полученные спутником SPOT 5 22.06 и 12.07.2012 года с 10% облачности и углом конвергенции в 29,5°(рис.9).

Для набора данных WorldView-1 разница во времени между первой и последующими съемками (началом мая и концом июня) была больше и оказала на конгруэнтность (подобие) материалов ДЗЗ более значительный эффект, чем для снимков SPOT 5. В связи с тем, что снимки набора получены одним сенсором с одинаковым пространственным разрешением, в целом все они имеют схожие цветовые и тоновые характеристики. Масштаб снимков одинаков, облачность отсутствует. Однако высота солнца во время съемок, менявшаяся с мая по июнь от 59,8 до 72,2°, оказала негативное влияние на освещенность идентичных объектов местности и соответственно затруднила их стереовосприятие. Помимо различной освещенности, лимитирующим фактором при выборе снимков для формирования стереомодели стал угол конвергенции для разных комбинаций снимков. Речь о нем уже шла выше. В итоге для формирования стереомодели из разновременных снимков были выбраны изображения, полученные спутником WorldView-1 08.05 и 11.06.2013 года с высотой солнца во время съемки в 59,8 и 65,1° и углом конвергенции в 23,2° (рис.10).

Рис.10. Стереопара разновременных снимков WorldView-1

Таким образом, в результате анализа различных наборов данных космической съемки высокого и сверхвысокого пространственного разрешения с учетом результатов исследований [Мазалова и др., 201Э; Кравцова и др., 2014] можно сформулировать рекомендации к выбору разновременных космических снимков высокого разрешения, а также требования к методу уравнивания, числу и точности опорных точек в ходе их фотограмметрической обработки, для автоматизированного формирования стереомоделей. Для того чтобы сформировать стереомодель из разновременных космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения в ЦФС, необходимо выполнение нескольких условий.

При выборе архивных снимков или организации новой съемки:

1. Снимки должны быть получены на один и тот же участок местности с разных витков движения сенсора.

2. Съемка должна быть выполнена одним и тем же или аналогичным сенсором с одинаковым или близким пространственным разрешением. Разница в пространственном разрешении должна быть не больше 15%.

3. Масштаб снимков должен быть одинаковым или близким (отличаться не более, чем на 15%).

4. Доля облачности на снимках должна быть по возможности минимальной (полное отсутствие облаков в целевой части снимков).

5. Различие в значениях высоты солнца в момент съемки, влияющей на степень освещенности территории, должно быть по возможности минимальным.

6. Рекомендуемые значения угла конвергенции для комфортного наблюдения стереоэффекта - от 15 до 30 градусов.

7. Снимки должны быть подобными (конгруэнтными), т.е. обладать схожими тоновыми и цветовыми характеристиками.

8. Разница между временем съемки первого и второго изображений стереопары должна быть такой, чтобы в целевой части снимков не было

существенных изменений, влияющих на восприятие стереообразующих деталей территории.

При формировании стереомоделей из разновременных космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения в ЦФС:

1.Следует обеспечить наличие необходимого для уравнивания снимков числа опорных, контрольных и связующих точек. Их количество зависит от типа съемочной системы и предусмотренного для него алгоритма фотограмметрической обработки. Строгий алгоритм, характерный для обработки материалов ДЗЗ высокого разрешения, поступающих со спутников KOMPSAT-2 и SPOT 1-4, требует для уравнивания 4-6 опорных точек, 3-5 контрольных точек на стереопару и 3-4 связующие точки в зоне четверного перекрытия. RPC-алгоритм (сенсоры GeoEye-1, IKONOS, ALOS PRISM) - 1-4 опорные точки, 1-2 контрольные точки на стереопару, 3-4 связующие точки в зоне четверного перекрытия.

2. Опорные и контрольные точки должны быть измерены GPS-приемниками в ходе полевых обследований местности либо получены на основе имеющихся картографических материалов крупного масштаба с высокой точностью (единицы сантиметров), необходимой для решения измерительных задач по стереомодели. Помимо точности измерения опорных и контрольных точек на точность уравнивания стереопары и ЦМР, получаемых на ее основе, также влияет точность опознавания точек на изображениях.

3. Уравнивание (при наличии в метаданных к снимкам RPC-коэффициентов) должно быть выполнено RPC-алгоритмом.

Построение ЦМР по уравненной стереопаре разновременных космических снимков высокого разрешения осуществляется аналогично общей методике, описанной в параграфе 2.2.1. настоящей главы. Таким образом, технология фотограмметрической обработки стереопар разновременных космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения средствами ЦФС в целом идентична методике фотограмметрической обработки их классических стереопар.

СНИМКИ БПЛА

2.2.3. Фотограмметрическая обработка материалов аэросъемки с БПЛА

Методика фотограмметрической

обработки материалов аэросъемки с БПЛА в целом аналогична методике обработки классических данных аэросъемки. Однако есть в ней и ряд существенных отличий, обусловленных спецификой конструкции БПЛА и особенностями камеры на его борту (рис.11).

В силу своих размеров и массы, значительно уступающих габаритам

Внутреннее ориентирование«—

1 2 т о.

Автотриангуляция БПЛА |

I I

Взаимное ориентирование 1

I О

1 о.

ю

Внешнее ориентирование |

., точности~~**\ в

Уравнивание ^^вдопускв^ ®

,,да нет —

СТЕРЕОМОДЕЛЬ

Рис.11. Фрагмент схемы фотограмметрической обработки снимков с БПЛА самолетов, БПЛА гораздо в большей степени подвержены влиянию

метеорологических условий - ветра и осадков. Это негативно отражается на управляемости БПЛА и точности элементов внешнего ориентирования снимков. Второй момент - использование некалиброванных камер. Отсутствие калибровки у малоформатных камер, входящих в стандартную поставку БПЛА, снижает фактическую точность элементов внутреннего ориентирования снимков.

Низкая точность элементов внешнего ориентирования вызывает необходимость дополнительного уточнения предварительной схемы накидного монтажа за счет измерения большего числа связующих точек. В связи с этим в ЦФС PHOTOMOD перед стандартной процедурой взаимного ориентирования предусмотрена стадия автоматической триангуляции БПЛА. Связующие точки, автоматически измеренные на этой стадии, позволяют компенсировать низкую точность угловых элементов внешнего ориентирования.

Низкая точность элементов внутреннего ориентирования может быть уточнена путем самокалибровки камеры на этапе уравнивания снимков. Обязательным в этом случае является наличие измерений достаточного числа опорных точек. Вопросу самокалибровки камеры за счет опорных точек высокой точности непосредственно в ЦФС посвящен ряд научных публикаций [Moe et al, 2010; Hamid et al, 2014; Чибуничев и др., 2016].

По окончании процедуры самокалибровки создается файл с новыми параметрами камеры: уточненными значениями фокусного расстояния, координат главной точки и коэффициентов дисторсии. Выполнив внутреннее ориентирование снимков с учетом скорректированных параметров камеры, можно переходить к устранению ошибок взаимного ориентирования и окончательному уравниванию снимков в соответствии с заявленными допусками [Инструкция..,2002]. Уравненный блок снимков готов к построению ЦМР в соответствии со стандартной методикой.

2.2.4. Фотограмметрическая обработка материалов наземной стереосъемки

НАЗЕМНЫЕ СНИМКИ

Внутреннее ориентирование Взаимное ориентирование

чЗ-

Внешнее ориентирование Уравнивание

Внешнее ориентирование Уравнивание

СТЕРЕОМОДЕЛЬ

СТЕРЕОМОДЕЛЬ

Перемещение маркера в геодез.ноординатах

Авторасчет

ПИКЕТЫ «х МАТРИЦЫ ВЫСОТ

• Авто4 • Редак >ильтрация тирование

ПИКЕТЫ'хх МАТРИЦЫ ВЫСОТ

цмр?6

Перемещение маркера | в пикс.координатах

Стереовекторизация

СТРУКТУРНЫЕ ЛИНИИ РЕЛЬЕФА

ГИДРОГРАФИЯ

РАСТИТЕЛЬНОСТЬ

АНТРОПОГЕННЫЕ ОБЪЕКТЫ

I

цмп

01 ю

ЗО-МОДЕЛИ

Рис.12. Общая схема обработки данных наземной стереосъемки

Методика фотограмметрической обработки материалов наземной стереосъемки для создания ЦМР в целом аналогична методике обработки данных аэросъемки. И наземные, и аэроснимки получают в центральной проекции. Однако взаимное расположение осей в их системах координат на изображении существенно различаются. Этим обусловлены специфические приемы

фотограмметрической обработки данных наземной стереосъемки (рис.12).

В рамках исследования традиционная фототеодолитная съемка была заменена на наземную съемку малоформатной цифровой камерой (Canon 5D Mark III) с нормальноугольным объективом. Перед съемкой камера прошла калибровку в Московском государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК). Таким образом были уточнены координаты главной точки снимков, величина фокусного расстояния камеры, а также коэффициенты дисторсии.

Таким образом, с одной стороны, решался вопрос оптимизации съемочного процесса, а с другой - увеличивалась производительность при обработке его результатов. В отличие от аналоговых снимков, получаемых с помощью фототеодолита и в связи с этим требующих дополнительных затрат на проявку и сканирование, цифровые снимки, полученные цифровой камерой, могут быть непосредственно использованы для обработки в ЦФС.

Для получения стереопары снимков камера должна быть установлена на двух станциях с известными координатами. На основе координат опорных точек в пространстве снимаемого объекта можно рассчитать длину базиса съемки. Точки съемки следует выбирать из соображений охвата на изображениях максимального количества опознаков с известными плановыми и высотными координатами. Процедуры внутреннего, взаимного и внешнего ориентирования наземных снимков осуществляются аналогично обработке аэроснимков.

Особенностью технологии обработки изображений, полученных в результате наземной съемки, является разворот осей системы координат. Если при классической аэросъемке на наблюдателя перед стереомонитором будет направлена ось Z, то при наземной съемке на него будет направлена ось X (в случае

Рис.13. Направления координатных осей на изображениях: а) аэросъемка; б) наземная съемка

правой системы координат) (рис.13).

Для разворота осей координат следует скорректировать планово-высотные координаты опорных точек и заново выполнить уравнивание снимков сте-реопары: координаты X заменить на координаты Z, а координаты Z на координаты X с обратным знаком. На основе уравненной стереопары с исправленными значениями координат опорных точек можно производить стереовекторизацию, а также автоматический расчет пикетов с последующей фильтрацией ошибочно измеренных точек. Для корректного импорта рассчитанных пикетов и структурных линий в геодезическую систему координат с правильным разворотом осей точки должны быть искусственно развернуты в пространстве функцией аффинного преобразования (с сохранением начала координат), матрица которого имеет следующий вид:

"0 0 -1"

M = 0 1 0

.1 0 0 .

На основе импортированных пикетов и проведенных структурных линий можно построить ЦМР, ЦМП и ортофотоизображение снимаемого объекта. Для наглядного представления результатов моделирования ЦМР экспортируется в формат .dem и впоследствии может быть текстурирована ортоизображением снимаемого объекта для получения его 3 D-модели (рис.14).

Рис.14. 3D-MOÖenh карьера «Удачный»

Сопоставление ЦМР, построенных по материалам наземной стереосъемки цифровыми камерами на разные даты (до и после взрывных работ в карьере), по -зволили рассчитать объем извлеченной породы. В соответствии с «Инструкцией по маркшейдерскому учету горных пород при добыче полезных ископаемых открытым способом» [2003], при определении объема взорванных горных пород по маркшейдерской съемке допустимая погрешность при объемах от 45 до 2200

тыс.м3 вычисляется по формуле: 0удоп — где V - объем взорванных горных

пород, м3. Если объем больше 2 200 тыс. м3, допустимую погрешность принимают равной 1,5%, если меньше 45 тыс.м - в пределах 10%. Контрольные измерения традиционным способом объемной палетки подтвердили пригодность разработанной методики фотограмметрической обработки наземных снимков, полученных малоформатными цифровыми камерами с нормальноугольными объективами, для расчета объемов извлеченной горной породы. Погрешность расчета находится в пределах допуска (см.главу 3, параграф 3.4).

Таким образом, малоформатные цифровые камеры с нормальноугольными объективами, прошедшие предварительную калибровку в лабораторных условиях, могут успешно использоваться для наземной стереосъемки. При наличии достаточного количества опорных точек и известном значении базиса фотографирования обработка полученных таким образом стереопар реализуется средствами ЦФС. Выходные продукты фотограмметрической обработки снимков, полученных в ходе наземной стереосъемки - оцифрованные в стереорежиме структурные линии, ЦМР, 3Б-модели.

В отличие от уже известных технологий применения цифровых камер для наземной стереосъемки [Гельман, 2000; Книжников, 2004], которые представляют собой многоступенчатую обработку «ближних» и «дальних» стереопар в разных программных пакетах, предлагаемая методика может быть полностью реализована в единой среде ЦФС РИОТОМОБ.

2.2.5. Оценка пригодности ЦМР для составления тематических карт

Зависимость масштаба карт от пространственного разрешения снимков

рассматривалась в главе 2 (параграф 2.1) диссертации. Настоящий параграф посвящен ЦМР, создаваемым на основе данных ДЗЗ. В процессе создания ЦМР по материалам ДЗЗ чрезвычайно важным представляется вопрос оценки их пригодности для составления тематических карт. Примеры оценки пригодности построенных различными методами цифровых моделей рельефа (ЦМР) в отечественной и зарубежной литературе выходят регулярно. С появлением глобальных моделей рельефа (ASTER DEM и SRTM), данные которых можно найти в открытом доступе Internet, такие исследования стали проводиться еще более активно.

Анализируя зарубежные публикации, затрагивающие вопросы определения пригодности ЦМР, построенных по материалам дистанционного зондирования, для создания и обновления топографических карт, удалось выявить два главных направления исследований.

Первое направление касается возможностей использования материалов космической съемки, полученных сенсорами высокого и сверхвысокого пространственного разрешения в видимом диапазоне [Kakiuchi, 2003; Mizuta Y. et al, 2007]. За эталон в таких исследованиях принимаются ЦМР, полученные путем цифрования горизонталей с топографических карт сопоставимого масштаба.

Второе направление ориентировано на оценку пригодности глобальных моделей рельефа (ASTER DEM и SRTM). Ряд авторов предлагает сравнивать эти модели с оцифрованными горизонталями топографических карт масштабов 1: 25 000 и 1: 50 000 [Bildirici et al, 2014; Karwel et al, 2008].

Узким местом первого направления, по моему мнению, является выбор эталонной модели для сравнения пригодности ЦМР. Топографическая карта сопоставимого масштаба при условии ее создания по материалам стереосъемки не может выступать в качестве эталона. Причина тому - субъективный вклад картографа в процессе генерализации.

Особенностью отечественной гипсометрической школы является то, что при рисовке горизонталей на топографических картах большее внимание уделяется не столько метрически верному отображению рельефа, сколько

географическому правдоподобию, точности изображения и пластической выразительности его рисунка [Заруцкая, 1958; Сваткова, 1998]. Подобные требования к изображению рельефа даны и в соответствующих нормативных документах [Основные положения..., 1984].

Наиболее корректным способом контроля точности ЦМР является проведение выборочных измерений высот средствами высокоточных приемников глобального позиционирования [Christian et al, 2013]. Обеспечиваемая такими приемниками сантиметровая точность измерения абсолютных высот не имеет аналогов. Однако у такого метода есть существенный недостаток - необходимость полевых обследований, проведение которых, в лучшем случае, характеризуется дополнительными денежными и трудозатратами, а в худшем случае (в труднодоступных районах или при неблагоприятных погодных условиях) физически невозможно.

Целью данного исследования является оценка пригодности ЦМР для составления тематических карт. Под оценкой пригодности подразумевается оценка сходимости ЦМР, построенных разными методами, с референсной моделью. Референсная модель должна быть более надежной, чем сопоставимые по масштабу топографические карты, и вместе с тем, не нуждаться в проведении каких-либо полевых обследований.

Для контроля пригодности ЦМР было выбрано 2 тестовых полигона:

• Южная часть Западно-Сибирской равнины в окрестностях города Новокузнецк;

• предгорья Главного Кавказского хребта в Крымском районе Краснодарского края.

Характеристики этих участков представлены в табл.4.

В качестве исходных данных для каждого тестового участка использовались:

• ЦМР, построенные фотограмметрическим способом по стереопарам космических снимков высокого пространственного разрешения (см.табл.4).

Система координат: WGS 84. Проекция UTM. Обработка снимков и построение ЦМР реализованы в ЦФС PHOTOMOD 6.1.

• ЦМР, построенные по оцифрованным горизонталям топографических карт масштаба 1: 100 000 (сечение рельефа - 20 м). Геопривязка и оцифровка горизонталей топографических карт осуществлялись в ГИС-пакете ArcGIS 10 методом TopoToRaster. Система координат: СК 42. Проекция: Гаусса-Крюгера.

Табл.4. Характеристики тестовых полигонов и данных космической съемки

Хар-ки/Участки Новокузнецк Крымск

Макс. высота, м 349 489

Мин. высота, м 199 107

Перепад высот, м 150 382

Сенсор WorldView-1 SPOT 5 HRG2

Разрешение, м 0,6 2,5

Система СК-42 /Гаусса- WGS 84 /UTM

координат/Проекция Крюгера 15 N 37 N

Размер ячейки выходных ЦМР, м 10/50 10/50

В качестве референсной модели для оценки пригодности указанных ЦМР использовались ЦМР, построенные по оцифрованным горизонталям топографических карт масштаба 1: 25 000 (метод TopoToRaster).

Сопоставимость выбранных моделей обеспечена следующими условиями:

1. Единый масштаб (1: 100 000). 1: 100 000 - это исходный масштаб топографических карт, горизонтали которых были оцифрованы для получения одной из ЦМР.

2. Единый размер ячейки ЦМР (10 м - в первом случае, 50 м - во втором случае). Согласно классическому исследованию Томислава Хенгла [Hengl, 2006], для создания топографических карт масштаба 1: 100 000 целесообразно выбирать размер ячейки ЦМР в пределах от 10 до 50 м (в зависимости от сложности рельефа).

3. Единая система координат и проекция (СК-42/ Гаусса-Крюгера).

Топографические карты масштабов 1: 25 000 и 1: 100 000 составлены в

системе координат СК-42/ Гаусса-Крюгера. Соответственно и ЦМР, построенные на их основе, будут в этой же системе координат. ЦМР, построенная

фотограмметрическим способом на окрестности Крымска (WGS 84 /UTM 37 была пересчитаны в систему координат СК-42 (проекция Гаусса-Крюгера).

4. Единая система высот (нормальные высоты).

Горизонтали топографических карт масштабов 1: 25 000 и 1: 100 000 проведены в соответствии с Балтийской системой нормальных высот, которые отсчитываются от квазигеоида. Аналогичная система отсчета высот характерна и для ЦМР, построенной фотограмметрическим способом на окрестности Новокузнецка. ЦМР, построенная фотограмметрическим способом на окрестности Крымска, получена в геодезической системе высот, отсчитываемой от эллипсоида.

Соотношение нормальных и геодезических высот описывается следующей функцией:

Н1 = Н-д

где Н1 - нормальная высота; Н - геодезическая высота; д - аномалия высоты [Серапинас, 2012].

Для вычисления нормальных высот по геодезическим высотам необходимы гравиметрические карты или модели высот квазигеоида. В рамках данного исследования геодезические высоты ЦМР, построенной фотограмметрическим способом на окрестности Крымска, была преобразованы в нормальные высоты средствами ЦФС PHOTOMOD с учетом модели геоида EGM96. Превышениями модели геоида над моделью квазигеоида решено пренебречь.

Сравнение ЦМР по каждому тестовому полигону производилось в ГИС -пакете ArcGIS 10 средствами калькулятора растров. В результате построены следующие матрицы разности высот: (рис.15-18):

a) ЦМР, построенная по оцифрованным горизонталям карты масштаба 1: 25 000, минус ЦМР, построенная по оцифрованным горизонталям карты масштаба 1: 100 000 ( Ц М Р 2 5 т- Ц М Р ± 0 0 т)(размер ячейки 10 и 50 м соответственно);

b) ЦМР, построенная по оцифрованным горизонталям карты масштаба 1: 25 000, минус ЦМР, полученная фотограмметрическим способом ( Ц МР 2 5 т-Ц М Р ф ) )(размер ячейки 10 и 50 м соответственно).

Результаты статистической обработки представлены в табл. 5-7. Гистограммы распределения разностей высот показаны на рис. 15-18.

Табл.5. Статистические характеристики матриц разности высот

Размер ячейки, м Матрица разности Новокузнецк Крымск

Среднее СКО ЬБ90 Среднее СКО ЬБ90

10 ЦМР 2 5т- ЦМР !о от 1,56 5,60 9,21 -2,55 9,87 16,24

10 Ц М Р 2 5т- Ц М Р ф -1,27 4,93 8,11 1,05 8,35 13,74

50 Ц М Р 2 5т- Ц М Р ! о от 1,75 5,98 9,84 -2,53 11,29 18,57

50 Ц М Р 2 5т- Ц М Р ф -1,02 5,25 8,64 1,31 8,16 13,42

Табл.6. Процент интервалов разницы высот (АИ), приходящихся на 1а

распределения, Новокузнецк

Ц М Р 2 5т- Ц М Р ! 0 от Ц М Р 2 5т- Ц М Р ф

а Д^ м % а Д^ м %

7 15 ^ 24 1,26 - - -

6 10 ^ 15 5,74 6 6 ^ 50 4,59

5 4 ^ 10 19,41 5 1 ^ 6 21,67

4 -1 ^ 4 48,88 4 -4 ^ 1 49,33

3 -7 ^ -1 18,96 3 -9 ^ -4 18,86

2 -12 ^ -7 4,19 2 -14 ^ -9 4,26

1 -34 ^-12 1,56 1 -34 ^ -14 1,29

Табл.7. Процент интервалов разницы высот (АИ), приходящихся на 1а

распределения, Крымск

Ц М Р 2 5т- Ц М Р 1 о 0 т Ц М Р 2 5т- Ц М Р ф

а Д^ м % а Д^ м %

7 22 ^ 61 0,84 7 22 ^ 49 0,76

6 12 ^ 22 5,03 6 14 ^ 22 5,63

5 2 ^ 12 24,42 5 5 ^ 14 23,94

4 -7 ^ 2 40,54 4 -3 ^ 5 40,15

3 -17 ^ -7 22,14 3 -11 ^ -3 23,33

2 -27^-17 6,25 2 -20^-11 5,21

1 -51 ^ -27 0,78 1 -37 ^ -20 0,98

Для расчета статистических показателей использовались следующие формулы:

• Среднее ( с? ) = где d =Н1 — Н2 (разница высот двух матриц в ячейке), N - число ячеек;

• Среднеквадратическое отклонение (СКО), с =

• Величина, которую с вероятностью 90% не превзойдет СКО (LE90) = 1,645- СКО [Титаров, 2008].

Анализируя полученные результаты статистической обработки удалось прийти к следующим выводам:

1. Обе модели ЦМРфи ЦМР100т пригодны для составления тематических карт

масштаба 1: 100 000, однако ЦМР, построенная фотограмметрическим способом, имеет лучшие показатели пригодности по расхождению высот с референсной моделью. На это указывают близкие к нулю значения среднего и меньшие (по сравнению с Ц М Р 1 0 0т) значения СКО матрицы Ц М Р 2 5т- Ц М Р ф на всех тестовых участках.

2. По мере увеличения расчлененности рельефа точность всех моделей ( Ц М Р ф , Ц М Р 1 0 0 т) снижается. Об этом свидетельствуют постепенно растущие значения СКО для - , - при переходе с равнинного участка (Новокузнецк) в предгорье (Крымск).

3. Наибольшие показатели расхождения высот всех ЦМР с референсной моделью характерны для участков со сложным рельефом: на хребтах и в узких речных долинах. В этих местах проведенная картографом генерализация выражена наиболее заметно.

4. СКО матрицы - можно рассматривать как количественную оценку влияния генерализации рельефа на снижение точности определения абсолютных высот на топографических картах масштаба 1: 100 000.

5. СКО матрицы - соответствует точности проведения горизонталей (1/3 сечения рельефа или 6,67 м) только для равнинного участка (Новокузнецк), для предгорного участка (Крымск) СКО - больше

Л N ;

допуска в 1,5-1,7 раза (при размере ячейки матрицы в 10 и 50 м соответственно). При этом, согласно «Основным положениям...»1984 г., на топографических картах масштаба 1: 100 000 в горных районах допускается смещение горизонталей до половины основной высоты сечения [Основные положения.,.,1984]. Соответственно, превышение допуска в 1,7 раза может быть вызвано агрегацией эффекта генерализации как на карте масштаба 1: 100 000, так и на эталонной карте масштаба 1: 25 000.

6. С увеличением размера ячейки исходных и эталонной ЦМР с 10 до 50 м показатели СКО у всех матриц разности, за исключением Ц М Р 2 5 т- Ц М Р г 0 0 т для предгорного участка (Крымск), не претерпели существенных изменений (2 -8%). У Ц М Р 2 5т- Ц М Р ! 0 0т (Крымск) при увеличении размера ячейки с 10 до 50 м значение СКО выросло на 13%. Это также указывает на негативное влияние ручного смещения горизонталей при генерализации топографических карт.

Рис.15. Матрицы и гистограммы распределения разницы высот (размер ячейки

10 м), Новокузнецк

Горизонтали, оцифрованные по топокарте масштаба 1:25 ООО

-Горизонтали, оцифрованные по топокарте масштаба 1:100 ООО

Горизонтали, полученные фотограмметрическим способом

Рис. 16. Матрицы и гистограммы распределения разницы высот (размер ячейки

50 м), Новокузнецк

Горизонтали, оцифрованные по топокарте масштаба 1:25 ООО Горизонтали, оцифрованные по топокарте масштаба 1:100 ООО Горизонтали, полученные фотограмметрическим способом

Рис. 17. Матрицы и гистограммы распределения разницы высот (размер ячейки

10 м), Крымск

Рис.18. Матрицы и гистограммы распределения разницы высот (размер ячейки

50 м), Крымск

2.3. Геоинформационный блок методики комплексного моделирования

рельефа

Геоинформационный блок методики комплексного геоинформационно -фотограмметрического моделирования рельефа основан на реализации и уточнении уже известных алгоритмов геоинформационной обработки ЦМР для определения характеристик рельефа и решения различных географо-картографических задач.

2.3.1. Геоинформационное моделирование характеристик рельефа

Геоинформационные технологии, как известно, способствуют развитию геоинформационного картографирования - программно управляемого создания и использования карт на основе ГИС и баз картографических данных и знаний [Лурье, 2008]. Целью геоинформационной обработки ЦМР является определение

актуального состояния характеристик рельефа для решения различных географо-картографических задач.

Как уже было отмечено ранее, основная дифференциация этих задач коррелирует с классификацией характеристик рельефа. Четыре основные категории таких характеристик - это геометрические, морфометрические, гидрографические и топоклиматические характеристики рельефа ^ et al, 2005; Hengl et al, 2009].

В группу геометрических характеристик рельефа входят такие характеристики, как площадь реальной поверхности форм рельефа и объем между двумя поверхностями. Группа морфометрических характеристик рельефа включает в себя углы наклона, экспозицию склонов, плановую кривизну поверхности, профильную кривизну поверхности и другие поверхности, производные от ЦМР. К гидрографическим характеристикам рельефа относятся такие характеристики, как направление стока, линии стока, аккумуляция стока, речная сеть, водосборные бассейны и области затопления. Топоклиматические характеристики рельефа (характеристики солнечной радиации) включают пространственное распределение солнечной радиации на площади и в точке.

Геометрические характеристики рельефа

Расчет геометрических характеристик рельефа подразумевает вычисление площади поверхности ЦМР и объема между двумя поверхностями. Формула для расчета площади наклонного треугольника SД выглядит следующим образом:

Бд = Л/Р(Р-01)(Р-02)(Р-03) (2)

1

где Di - длина стороны, противоположной вершине ц а P = -( О г+О 2+О 3),

0! = л/(Хз -х2)2 + (^3 — У2)2 + (г3 - 22)2,

02 = л/СХ з -Хх)2 + 0^3 + (г3 -2 о 2,

Бз = ,/(Х 1 - Х2)2 + (У! - У2)2 + ~ 12)2

Площадь поверхности всей ЦМР складывается из суммы площадей

треугольников, входящих в ее состав: Б = £^ ^ д, \, где N - общее число треугольников.

После расчета площадей двух наклонных треугольников объем между ними

2 +2

может быть посчитан по формуле (рис.19a): У3 = ——^—- X 5Д (3)

Если обе поверхности имеет форму грида, то объем тела между ними

2 +2 +2

рассчитывается по формуле (рис.19Ь): У4 = ——-—-—± X 5С е ] ] (4)

4

где 5С ец - площадь ячейки. Общий объем складывается из суммы объемов, рассчитанных по формулам (3) и (4), соответственно. Используя формулы (3) и (4), вычисляют объемы насыпи и выемки грунта, необходимые для проведения земляных работ: V = vокюшаъ вем - vжw бем. В том случае, если V > 0 -образовалась выемка, а если V < 0 - насыпь [Ы е! а1, 2005].

Рис.19. Расчет объема. а)между треугольниками; Ь)между ячейками

Морфометрические характеристики рельефа

Использование ЦМР обеспечивает расчет разнообразных морфометрических характеристик рельефа - углов наклона, экспозиции и формы склонов, плановой и профильной кривизны поверхности.

Угол наклона — угол, образуемый направлением ската с горизонтальной плоскостью. Он выражается в градусах или в безразмерных величинах, равных тангенсам углов наклона, а также в процентах или промилле.

Экспозиция склона - азимут проекции нормали склона на горизонтальную плоскость. Она выражается в градусах, либо по 4, 8, 16 или 32 румбам. При этом

экспозиция плоского склона с нулевой крутизной не определена. Существует большое количество формул и алгоритмов расчета углов наклона и экспозиций склонов. Все они основаны на методе скользящего окна с отметками высот в узлах регулярной сетки (рис.20) [Dunn et al, 1998; Капралов и др., 2004; Li et al, 2005 ].

Профиль склона - величина радиуса кривизны нормального сечения склона в направлении линии наибольшего ската (поперечный профиль) или в перпендикулярном ему направлении (продольный профиль). С точки зрения дифференциальной геометрии им будут соответствовать частные производные второго порядка от функции рельефа [Кошкарев, 1980].